Eksplorasi dan Pemodelan Tren Biomassa Hutan Menggunakan Teknik Big Data Analytics pada Dataset NASA GEDI AGBD - Ananda Syafika; Febrianta Immanuel Purba; M Farel Revansha Buulolo; Nayla Luthfiah Hanan (CV. Rayyan Dwi Bharata, 2026)
Penelitian Hutan tropis Sumatera merupakan salah satu ekosistem paling penting di dunia, baik dari segi keanekaragaman hayati maupun perannya dalam siklus karbon global. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi distribusi spasial dan memodelkan biomassa hutan di atas tanah (Aboveground Biomass Density/AGBD) di seluruh Pulau Sumatera menggunakan dataset NASA GEDI L4B versi 2.1. Pendekatan Big Data Analytics diterapkan melalui teknik Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) yang memungkinkan akses selektif terhadap data geospasial tanpa mengunduh keseluruhan file global berukuran sekitar 500 MB. Dari proses tersebut, berhasil diperoleh 320.017 titik data valid yang mencakup seluruh kawasan bervegetasi hutan di Pulau Sumatera. Model Regresi Linear Berganda dibangun menggunakan delapan fitur turunan koordinat geografis sebagai variabel independen dan nilai AGBD sebagai variabel dependen. Hasil analisis menunjukkan rata-rata biomassa Sumatera sebesar 134,13 Mg/ha dengan nilai maksimum mencapai 2.314,78 Mg/ha pada kawasan hutan primer. Distribusi data bersifat right-skewed yang mengindikasikan dominasi kawasan terdegradasi. Model menghasilkan nilai sebesar 0,1445 pada data training dan 0,1437 pada data testing, dengan RMSE sekitar 110 Mg/ha dan MAE sekitar 85 Mg/ha. Konsistensi nilai antara training dan testing menunjukkan model tidak mengalami overfitting dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik.